Categorie: Monitorizarea culturilor

Secțiunea de Monitorizare a Culturilor de pe site-ul nostru web este dedicată furnizării fermierilor și profesioniștilor din agricultură a celor mai recente informații și instrumente care să îi ajute să monitorizeze și să optimizeze culturile lor. Cu ajutorul tehnologiei avansate și al analizei datelor, aceasta a devenit o practică esențială în agricultura modernă, permițând fermierilor să identifice potențialele probleme și să le abordeze înainte ca acestea să devină probleme majore.

Această secțiune oferă o gamă largă de resurse și informații pentru a ajuta fermierii să ia decizii informate cu privire la culturile lor. De la articole despre cele mai bune practici și tehnologii emergente până la recenzii ale instrumentelor și software-ului de monitorizare de ultimă generație, ne propunem să oferim o acoperire cuprinzătoare și actualizată a peisajului monitorizării culturilor.

Indiferent dacă sunteți un fermier la scară mică sau o afacere agricolă mare, această secțiune are ceva de oferit. Acoperim o gamă largă de culturi, inclusiv fructe, legume, cereale și multe altele, iar conținutul nostru este adaptat pentru a satisface nevoile fermierilor de la orice nivel de expertiză.

În centrul secțiunii noastre de Monitorizare a Culturilor se află angajamentul de a ajuta fermierii să obțină o eficiență și o sustenabilitate sporite în operațiunile lor. Prin furnizarea celor mai recente informații și instrumente, ne propunem să ajutăm fermierii să îmbunătățească randamentele, să reducă risipa și să crească profitabilitatea, reducând în același timp la minimum impactul asupra mediului.

Ghid și actualizări de monitorizare a culturilor

Așadar, indiferent dacă abia începi cu acest domeniu sau ești un profesionist experimentat care dorește să fie la curent cu cele mai recente tendințe și tehnologii, această secțiune are tot ce ai nevoie pentru a reuși.

Indicele de umiditate al diferenței normalizate

Postat pe de dementievgeopard

Numărul de indici de vegetație susținuți de GeoPard este în continuă creștere. Echipa GeoPard introduce Indicele de Umiditate Diferențială Normalizată (NDMI). Indicele determină conținutul de apă al vegetației și indicele de apă diferențială normalizată (NDWI). Este util pentru a găsi zonele cu vegetație existentă stresul hidric la plante.

Valorile NDMI mai mici marchează locurile în care plantele sunt stresate din cauza umidității insuficiente.
Pe de altă parte, valorile mai mici ale indicelui de apă al diferenței normalizate după vârful de vegetație evidențiază petele care devin gata de recoltare primul.

Diferența dintre conținutul relativ de apă al vegetației și două imagini din satelit (în acest caz, constelația Sentinel-2)

Diferența dintre conținutul relativ de apă al vegetației și două imagini din satelit (în acest caz, constelația Sentinel-2)

În următoarele capturi de ecran, puteți găsi zonele NDMI generate pe baza imaginilor din satelit din 19 iunie (vârf de vegetație) și 6 iulie, precum și harta ecuației care reprezintă diferența NDMI.

Indicele de umiditate diferențială normalizată calculat pe baza imaginii Planet / Sentinel-2 / LandsatNDMI calculat pe baza imaginii Planet / Sentinel-2 / Landsat

Ce este indicele de umiditate?

Este o măsură sau un calcul utilizat pentru a evalua conținutul sau disponibilitatea umidității într-o anumită zonă sau regiune. De obicei, este derivat din diverși factori de mediu, cum ar fi precipitațiile, evapotranspirația, proprietățile solului și acoperirea vegetală.

Oferă o indicație relativă a umidității sau uscăciunii unei zone, ajutând la identificarea potențialelor condiții de stres hidric sau secetă.

Este un instrument valoros pentru monitorizarea și gestionarea resurselor de apă, planificarea agricolă și înțelegerea condițiilor ecologice ale unei anumite regiuni.

Ce este indicele de umiditate diferențială normalizată?

Indicele de umiditate diferențială normalizată (NDMI) este un indice de vegetație derivat din date de teledetecție pentru a evalua și monitoriza conținutul de umiditate al vegetației. La fel ca alți indici de vegetație, acesta este calculat folosind valori de reflectanță spectrală din imagini satelitare sau aeriene.

Este util în special în monitorizarea stresului hidric al plantelor, evaluarea condițiilor de secetă, estimarea riscului de incendiu și studierea impactului schimbărilor climatice asupra vegetației.

Se calculează utilizând benzile de infraroșu apropiat (NIR) și infraroșu cu unde scurte (SWIR), care sunt sensibile la conținutul de umiditate din vegetație. Formula pentru NDMI este:

NDMI = (IRN – IRN) / (IRN + IRN)

Valorile NDWI variază de obicei de la -1 la 1, valorile mai mari indicând un conținut mai mare de umiditate a vegetației, iar valorile mai mici indicând un conținut mai mic de umiditate sau stres hidric în vegetație. Valorile NDMI negative pot fi asociate cu zone fără vegetație sau zone cu un conținut foarte scăzut de umiditate.

Ce este NDWI?

NDWI, sau Indicele de Apă cu Diferență Normalizată, este un indice de teledetecție utilizat pentru a cuantifica și evalua conținutul de apă sau caracteristicile legate de apă din vegetație sau peisaje.

Se calculează prin analizarea reflectanței benzilor de lumină în infraroșu apropiat și verde din imaginile satelitare sau aeriene. Este utilă în special pentru identificarea corpurilor de apă, monitorizarea schimbărilor în disponibilitatea apei și evaluarea stării de sănătate a vegetației.

Prin compararea absorbției și reflexiei diferitelor lungimi de undă, oferă informații valoroase pentru aplicații precum monitorizarea secetei, analiza hidrologică și gestionarea ecosistemului.

Vizualizarea NDMI pentru a determina indicele de apă cu diferență normalizată

Vizualizarea NDMI implică procesarea imaginilor din satelit sau aeriene, calcularea valorilor NDMI și apoi afișarea rezultatelor sub formă de hartă sau imagine codificată prin culori. Iată pașii generali pentru vizualizarea NDMI:

  • Obțineți imagini din satelit sau aeriene: Obțineți imagini multispectrale de la un satelit sau o platformă aeriană, cum ar fi Landsat, Sentinel sau MODIS. Asigurați-vă că imaginile includ benzile necesare: infraroșu apropiat (NIR) și infraroșu cu unde scurte (SWIR).
  • Pre-procesați imaginile: În funcție de sursa de date, este posibil să fie nevoie să preprocesați imaginile pentru a corecta distorsiunile atmosferice, geometrice și radiometrice. Convertiți numerele digitale (DN) din imagine în valori de reflectanță spectrală.
  • Calculați NDMI: Pentru fiecare pixel din imagine, utilizați valorile de reflectanță NIR și SWIR pentru a calcula NDMI folosind formula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Maparea culorilor: Atribuiți o paletă de culori valorilor NDMI. De obicei, se utilizează o scală continuă de culori, variind de la o culoare (de exemplu, roșu) pentru valori NDMI scăzute (care indică un conținut scăzut de umiditate) la o altă culoare (de exemplu, verde) pentru valori NDMI ridicate (care indică un conținut ridicat de umiditate). Puteți utiliza software precum QGIS, ArcGIS sau biblioteci de programare precum Rasterio și Matplotlib din Python pentru a crea o hartă a culorilor.
  • Vizualizați harta NDMI: Afișați harta sau imaginea NDMI utilizând software GIS, o bibliotecă de programare sau o platformă online. Acest lucru vă va permite să analizați distribuția spațială a conținutului de umiditate al vegetației și să identificați zonele cu stres hidric sau umiditate ridicată.
  • Interpretare și analiză: Utilizați vizualizarea NDWI pentru a evalua starea de sănătate a vegetației, a monitoriza condițiile de secetă sau a evalua riscul de incendiu. De asemenea, puteți compara hărți ale indicelui de apă cu diferență normalizată din diferite perioade de timp pentru a analiza modificările conținutului de umiditate al vegetației în timp.

Rețineți că diferite instrumente software sau biblioteci de programare pot avea fluxuri de lucru ușor diferite, dar procesul general va fi similar. În plus, puteți suprapune alte straturi de date, cum ar fi utilizarea terenului, altitudinea sau limitele administrative, pentru a vă îmbunătăți analiza și a înțelege mai bine relațiile dintre conținutul de umiditate al vegetației și alți factori. 

Cercetarea automatizată a culturilor prin intersectarea straturilor de date

Postat pe de dementievgeopard

În GeoPard avem un modul pentru crearea automată a zonelor de cercetare a datelor privind culturile prin configurarea flexibilă a logicii comerciale și agronomice.

Acesta permite controlul unei cantități uriașe de câmpuri și efectuarea de cercetări doar în caz de urgență.

Logica comercială/agronomică ar putea fi flexibilă. În acest exemplu - sarcinile sunt create în zonele în care avem zone istorice cu potențial de câmp ridicat și vegetație redusă pe cele mai recente imagini prin satelit.

Un exemplu de alt caz de utilizare: Zonă cu randament scăzut (din fișierul de randament) intersectată cu zone cu pH scăzut - pentru a ajusta nivelurile de fertilitate cu var.

 

Zone automatizate de cercetare a datelor privind culturile prin intersectarea straturilor de date
Zone cu productivitate istorică ridicată intersectate cu cea mai recentă imagine Planet Zone cu vegetație scăzută -> Sarcinile de cercetare sunt create automat în GeoPard

Pentru societățile de comercializare a culturilor și pentru modelatorii de date, intersecția dintre zonele cele mai stabile din punct de vedere istoric și zonele cu randament ridicat ar putea fi un bun indicator pentru extrapolarea previziunilor privind randamentul.

Dacă sunteți fermier, agronom sau specialist în agricultură de precizie, cunoașteți importanța cercetării datelor privind culturile. Aceasta este esențială pentru monitorizarea sănătății culturilor dvs. și pentru identificarea oricăror probleme potențiale înainte ca acestea să devină probleme majore.

Cu toate acestea, cercetarea tradițională a culturilor poate fi consumatoare de timp și de forță de muncă. Aici intervin sarcinile de cercetare automatizate.

GeoPard este un software revoluționar de agricultură de precizie automatizată care utilizează algoritmi avansați și imagini din satelit pentru monitorizarea automată a culturilor dumneavoastră. Cu GeoPard, puteți configura cu ușurință sarcini automate de cercetare care vă vor alerta cu privire la orice probleme potențiale, cum ar fi dăunători, boli sau deficiențe de nutrienți.

Unul dintre principalele beneficii ale utilizării sarcinilor automate de cercetare este capacitatea de a identifica rapid și precis problemele din culturile dvs. GeoPard utilizează algoritmi avansați pentru a analiza imaginile din satelit ale câmpurilor dumneavoastră, detectând chiar și cele mai mici modificări ale culturilor dumneavoastră.

Acest lucru înseamnă că puteți identifica rapid orice probleme potențiale și puteți lua măsuri pentru a le rezolva înainte ca acestea să devină mai grave.

Un alt avantaj al sarcinilor automate de cercetare este capacitatea de a vă monitoriza culturile în mod regulat. În cazul supravegherii tradiționale, poate fi dificil să vizitați în mod regulat câmpurile și să verificați eventualele probleme.

Dar, cu GeoPard, puteți configura sarcini automate care vă vor monitoriza culturile zilnic sau săptămânal, oferindu-vă o imagine mai cuprinzătoare a sănătății acestora.

Sarcinile automate de cercetare ale GeoPard sunt, de asemenea, personalizabile, permițându-vă să le adaptați la nevoile dvs. specifice. Puteți configura sarcini de monitorizare a unor probleme specifice, cum ar fi dăunătorii sau bolile, sau sarcini de monitorizare a anumitor zone ale câmpului. Acest lucru înseamnă că puteți obține informațiile de care aveți nevoie pentru a lua decizii în cunoștință de cauză cu privire la culturile dumneavoastră.

În plus față de sarcinile sale automate de cercetare, GeoPard oferă, de asemenea, o serie de alte caracteristici care vă pot ajuta să vă gestionați operațiunile de agricultură de precizie. Puteți utiliza GeoPard pentru a vă planifica plantarea și fertilizarea, pentru a monitoriza nivelul de umiditate al solului și pentru a vă urmări randamentul.

În general, sarcinile automate de cercetare ale GeoPard sunt un instrument puternic pentru fermieri, agronomi și specialiști în agricultura de precizie. Cu GeoPard, vă puteți monitoriza rapid și ușor culturile și identifica potențialele probleme, ajutându-vă să luați decizii mai bune cu privire la operațiunile dvs.

Ce este Crop Scouting?

Cercetarea culturilor este o practică agricolă care presupune inspectarea și monitorizarea sistematică a culturilor pentru a evalua sănătatea, creșterea și eventualele probleme ale acestora. Aceasta presupune, de obicei, parcurgerea fizică a câmpurilor sau utilizarea unor tehnologii precum dronele sau senzorii pentru a colecta date.

Cercetașii culturilor observă și colectează informații cu privire la factori precum infestarea cu dăunători, focarele de boli, deficiențele nutritive și presiunea buruienilor.

Aceste date îi ajută pe fermieri să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la gestionarea culturilor, cum ar fi punerea în aplicare a tratamentelor specifice, ajustarea aplicațiilor de îngrășăminte sau punerea în aplicare a strategiilor de combatere a dăunătorilor. Ele joacă un rol crucial în maximizarea randamentului culturilor și în asigurarea sănătății globale a acestora.

Ce este analiza automatizată a datelor privind culturile?

Cercetarea automatizată a culturilor se referă la aplicarea tehnologiilor de vârf, inclusiv robotica, vehiculele aeriene fără pilot (UAV), diverși senzori și inteligența artificială (AI), pentru a observa și evalua sănătatea și dezvoltarea culturilor într-un mediu agricol.

Scopul este de a spori eficiența, de a reduce cheltuielile și de a eficientiza gestionarea culturilor prin automatizarea sarcinilor efectuate în mod tradițional de cercetașii umani.

Procesul de cercetare automată a datelor privind culturile implică mai multe etape, cum ar fi:

  • Colectarea datelor: UAV-urile sau roboții terestre echipați cu o serie de senzori (de exemplu, camere, senzori multispectrali, LIDAR) obțin informații privind starea culturilor, inclusiv sănătatea plantelor, prezența dăunătorilor și a bolilor, proprietățile solului și concentrațiile de nutrienți.
  • Analizarea datelor: Datele colectate sunt ulterior prelucrate și examinate cu ajutorul AI și al algoritmilor de învățare automată pentru a detecta modele, nereguli și tendințe legate de sănătatea și dezvoltarea culturilor.
  • Luarea deciziilor: Rezultatele analizei datelor pot fi utilizate pentru a lua decizii în cunoștință de cauză privind gestionarea culturilor, inclusiv optimizarea udării, fertilizării, combaterii dăunătorilor și a altor intervenții.
  • Luarea de măsuri: Fermierii pot pune în aplicare măsuri specifice bazate pe cunoștințele dobândite în urma monitorizării automatizate a culturilor pentru a rezolva probleme specifice de pe teren, cum ar fi aplicarea de pesticide sau nutrienți numai acolo unde este necesar, minimizând astfel risipa și impactul asupra mediului.

Furnizând fermierilor date exacte în timp real, aceasta poate spori semnificativ productivitatea și durabilitatea agriculturii, permițând luarea unor decizii mai bune și punerea în aplicare a unor tehnici de gestionare mai precise.

Cum se identifică zona de scouting?

Determinarea zonelor de cercetare a datelor privind culturile implică împărțirea unui câmp agricol în secțiuni mai mici, ușor de gestionat, pe baza unor aspecte precum compoziția solului, terenul, rezultatele istorice ale culturilor sau alți factori relevanți.

Obiectivul este de a stabili zone uniforme care să reprezinte condiții similare, permițând o cercetare, o observare și practici de gestionare mai concentrate. Iată o metodă pas cu pas pentru a identifica zona de cercetare a culturilor:

  • Colectați informații istorice: Compilați date privind randamentele culturilor anterioare, rezultatele analizei solului, apariția dăunătorilor și a bolilor și orice alte informații semnificative pentru teren. Aceste date pot ajuta la recunoașterea zonelor cu condiții sau performanțe comparabile.
  • Examinați compoziția solului și terenul: Investigați tipurile de sol și terenul din câmpul dvs. pentru a înțelege variațiile naturale. Diferitele compoziții ale solului și nivelurile de altitudine pot influența creșterea culturilor, absorbția nutrienților și accesibilitatea apei, care, la rândul lor, afectează sănătatea culturilor.
  • Utilizarea tehnologiei de teledetecție: Utilizați imagini prin satelit sau dronă pentru a obține detalii suplimentare privind condițiile de pe teren, cum ar fi indicii de vegetație, nivelul de umiditate din sol și variațiile de temperatură. Aceste informații pot ajuta la ajustarea zonelor de cercetare prin furnizarea unei imagini mai cuprinzătoare a terenului.
  • Implementarea tehnicilor de agricultură de precizie: Utilizați software pentru agricultura de precizie pentru a procesa și analiza datele colectate. Aceste instrumente pot ajuta la identificarea modelelor și la stabilirea zonelor de cercetare bazate pe date, luând în considerare factori precum sănătatea culturilor, variabilitatea solului și terenul.
  • Stabilirea zonelor de recunoaștere: Pe baza analizei datelor, segmentați câmpul în zone mai mici, uniforme, care prezintă caracteristici similare. Aceste suprafețe ar trebui să fie de dimensiuni ușor de gestionat și adaptate la cerințele specifice ale exploatației dumneavoastră.
  • Actualizați și ajustați periodic: Pe măsură ce circumstanțele se schimbă și noi date devin disponibile, reevaluați și modificați zonele de cercetare pentru a vă asigura că acestea rămân relevante și precise. Aceasta poate implica actualizarea zonelor pe baza noilor date privind randamentul, apariția dăunătorilor și a bolilor sau a altor factori care influențează performanța culturilor.

Prin urmare, prin localizarea și crearea unei zone de cercetare a culturilor, agricultorii își pot concentra eforturile de monitorizare mai eficient și pot aplica practici de gestionare specifice, ceea ce duce la o mai bună utilizare a resurselor și la îmbunătățirea sănătății culturilor.

Indicele normalizat al diferenței de vegetație (NDVI) ușurează viața fermierilor

Postat pe de dementievgeopard

Indicele diferențial normalizat al vegetației (NDVI) este o măsură utilizată în mod obișnuit pentru a cuantifica densitatea și sănătatea vegetației. Valorile sale variază de la -1 la 1, valorile negative indicând apa sau solul gol, valorile apropiate de zero indicând vegetația rară, iar valorile mai mari indicând o vegetație mai densă și mai sănătoasă.

Ce este indicele de vegetație diferențiat normalizat (NDVI)?

Este o metodă care calculează variația dintre cantitatea de lumină roșie primită de vegetație și cantitatea de lumină infraroșie apropiată care este reflectată puternic de vegetație.

Obiectivul acestei metode este de a oferi o analiză cantitativă a stării vieții vegetale. Nu există nicio situație în care valoarea sa să se situeze în afara spectrului de la -1 la +1. Cu toate acestea, nu există o demarcație clară între numeroasele tipuri de acoperire a terenurilor care pot fi găsite.

Dacă suma cifrelor este mai mică decât zero, este foarte probabil ca substanța în cauză să fie apă. Dacă obțineți un scor NDVI destul de apropiat de unul pozitiv, există șanse mari să fie vorba doar de o grămadă de frunze verzi strâns strânse. Acest lucru este valabil mai ales în cazul în care frunzele sunt dens înghesuite.

Frunzele verzi au o valoare mai mare decât frunzele roșii, acesta fiind motivul pentru care se întâmplă acest lucru. Imaginați-vă pentru o clipă că it este foarte aproape de a fi egal cu 0.

Într-o astfel de situație, este foarte puțin probabil să mai existe frunze de orice tip, iar regiunea poate fi chiar urbanizată în acest moment. Indicatorul normalizat al diferenței de vegetație este indicele utilizat de analiști în domeniul Teledetecție în cea mai mare parte a timpului.

De ce este util indicele de vegetație diferențiat normalizat?

Există o mulțime de indici de vegetație diferiți, iar marea majoritate sunt comparabili între ei. Cu toate acestea, este cel care este utilizat cel mai des și pe scară largă și are, de asemenea, un beneficiu esențial, și anume o rezoluție ridicată a imaginilor care sunt derivate din date prin satelit.

În astfel de situații, pot fi utilizate canale cu o rezoluție de zece metri pentru a determina NDVI. Rețineți că un pixel este egal cu zece pe zece metri. Pe de altă parte, rezoluția indicelui care utilizează canale de lumină suplimentară, și anume vârsta roșie, poate fi de douăzeci de metri, unde un pixel este egal cu douăzeci pe douăzeci de metri.

Cum se calculează NDVI?

Acesta poate fi determinat utilizând următoarea procedură matematică simplă, care convertește informațiile satelitare brute în indici de vegetație.

Formula indicelui de vegetație diferențiat normalizat

Ecuația creează un singur număr care este reprezentativ și integrează informațiile care sunt accesibile în benzile roșu și NIR (infraroșu apropiat).

Pentru a face acest lucru, se ia reflectanța pe întreaga bandă spectrală roșie și se scade din reflectanța pe întreaga bandă NIR. După aceea, rezultatul este împărțit la reflectanța totală a lungimilor de undă NIR și roșii.

Evaluarea NDVI nu va fi niciodată mai mare decât una pozitivă și mai mică decât una negativă. În plus, un număr între -1 și 0 denotă o plantă care a murit și elemente anorganice precum pietre, drumuri și clădiri.

În același timp, valorile sale pentru plantele vii pot varia de la 0 la 1, 1 reprezentând cea mai sănătoasă plantă și 0 reprezentând cea mai nesănătoasă plantă. Este posibil să se atribuie o singură valoare fiecărui pixel dintr-o imagine, indiferent dacă acel pixel reprezintă o singură frunză sau un lan de grâu care se întinde pe 500 de acri.

Cum folosim indicele de vegetație diferențiat normalizat?

În mod justificat, acesta este utilizat în prezent într-o serie de domenii diferite de cercetare. De exemplu, acesta este utilizat în domeniul agriculturii pentru obiectivele agriculturii de precizie și pentru evaluarea biomasei. De asemenea, este utilizat de silvicultori pentru a evalua resursele forestiere, precum și indicele suprafeței foliare (LAI).

În plus, NASA consideră că acesta este un indicator fiabil al existenței condițiilor de secetă. Atât NDVI proporțional, cât și concentrația de vegetație sunt mai scăzute în zonele în care apa servește drept barieră în calea instalării vegetației.

Acest lucru se datorează faptului că apa împiedică rădăcinile plantelor să crească mai adânc în sol. Aceasta, inclusiv alte tipuri de Teledetecție, are capacitatea de a fi utilizat într-o mare varietate de moduri distincte în realitate.

Ce ne poate spune NDVI despre plante?

Este esențial să înțelegeți bine că diferența normalizată Indicele de vegetație este doar o indicație a stării de sănătate a plantei și nu oferă nicio informație cu privire la motivele care stau la baza unei anumite afecțiuni.

Indicele de vegetație este mai mult o expresie decât o reflectare directă a ceea ce se întâmplă pe teren. Să analizăm trei aplicații ale NDVI pentru analiza terenului:

Când începe un nou sezon

Este benefic pentru a înțelege rezistența plantei la iarnă și cum a reușit să supraviețuiască.

  • Dacă valoarea sa este mai mică de 0,15, este puțin probabil ca toate plantele din această secțiune de câmp să fi pierit. De obicei, aceste cifre se referă la solul lucrat fără plante.
  • Un alt exemplu de număr scăzut este 0,15-0,2. Acesta ar putea sugera că plantele au început să se pregătească pentru iarnă în timpul perioadei fenologice timpurii, înainte de etapa de afânare.
  • Un rezultat cuprins între 0,2 și 0,3 este satisfăcător. Cel mai probabil, plantele au progresat până la stadiul de cultivare și și-au recăpătat starea vegetativă. 0,3-
  • 0,5 este o valoare decentă. Cu toate acestea, este important să ne amintim că valorile NDVI mai ridicate sugerează că plantele au iernat într-un stadiu fenologic ulterior. Să presupunem că imaginea din satelit a fost captată înainte ca vegetația să își reia starea normală. În acest caz, este importantă analizarea zonei după ce vegetația și-a reluat forma normală.
  • Un număr mai mare de 0,5 indică o anomalie în timpul fazei de post iernare. Este recomandat să verificați această zonă de câmp.

Pentru a recapitula, dacă observați că valorile obținute sunt semnificativ diferite de normă, trebuie să efectuați o inspecție a porțiunii relevante a câmpului. Este necesară o abatere mare de la normă pentru ca valorile să fie catalogate drept anormale într-o anumită zonă.

Când sezonul este la mijloc

Utilizarea indicelui ar putea fi utilă pentru o mai bună înțelegere a modului în care se dezvoltă plantele. Imaginați-vă că valorile se situează între ușoară și ridicată (0,5-0,85). Este foarte probabil ca această anumită parte a zonei să nu se confrunte cu provocări majore în prezent.

Dacă indicele rămâne mai mic decât ar trebui, este posibil să existe probleme, cum ar fi o lipsă de apă sau de nutrienți în sol. Cu toate acestea, trebuie să efectuați propriile investigații în acest domeniu specific.

Noi generăm hărți pentru aplicații cu rată variabilă (VRA) de azot prin utilizarea indicelui de vegetație cu diferențe normalizate. Identificăm regiunile cu indici de vegetație variind de la scăzut la ridicat.

După aceea, depinde de fiecare agricultor în parte să determine cantitatea de îngrășământ necesară. Următoarea este cea mai eficientă metodă de aplicare a azotului:

  • Să presupunem că indicele de vegetație pentru regiune este ridicat. În acest caz, doza recomandată de îngrășământ trebuie redusă la 10 și 30 % din doza tipică.
  • Dacă indicele de vegetație se situează în jurul valorii medii, doza recomandată de îngrășământ trebuie crescută la 20-25% din cantitatea obișnuită.
  • Dacă indicele de vegetație este scăzut, trebuie mai întâi să vă dați seama de ce este așa.

Pentru a reconstrui un câmp randamentul agricol, utilizăm, de asemenea, acest indice. Cu ajutorul acestor date, realizăm hărți care pot fi utilizate pentru aplicarea în proporții variabile a îngrășămintelor pe bază de potasiu și fosfat.

Când se termină sezonul

Indicele NDVI este un instrument util pentru a determina dacă terenurile sunt pregătite pentru recoltare; cu cât indicele este mai mic, cu atât o parte din suprafață se apropie mai mult de stadiul în care este pregătită pentru recoltare. În acest scenariu, o valoare a indicelui mai mică de 0,25 ar fi ideală.

Indicele NDVI este un instrument util pentru a determina dacă câmpurile sunt pregătite pentru recoltare

Pentru început, este un calcul matematic efectuat pixel cu pixel pe o imagine, utilizând instrumentele unui GIS (Geographic Information System). Calculat prin contrastarea cantităților de lumină roșie și infraroșie apropiată absorbite și reflectate de plantă, acesta măsoară starea generală de sănătate a plantei.

Indicele Normalized Difference Vegetation Index poate fi utilizat pentru a studia terenuri de pe întreg globul, fiind ideal pentru studii de teren concentrate și pentru monitorizarea vegetației la nivel național sau global.

Prin utilizarea NDVI, putem obține o analiză imediată a câmpurilor, permițând agricultorilor să optimizeze potențialul de producție al zonelor, să limiteze influența acestora asupra mediului și să își modifice operațiunile agricole de precizie.

În plus, examinarea acestora împreună cu alte fluxuri de date, cum ar fi cele despre vreme, ar putea oferi informații suplimentare despre tiparele recurente de secetă, îngheț sau inundații și modul în care acestea afectează vegetația.

Întrebări frecvente

1. Pentru ce este utilizat în principal NDVI?

Este utilizat în principal pentru a determina sănătatea și densitatea vegetației într-o anumită zonă. Acest indice este utilizat pe scară largă în agricultură, silvicultură și ecologie pentru a monitoriza creșterea vegetației, pentru a evalua nivelurile de stres ale plantelor, pentru a identifica zonele afectate de secetă sau de boli și pentru a ajuta la luarea deciziilor privind gestionarea culturilor.

2. Cum se citesc imaginile NDVI?

Pentru a citi imaginile NDVI, puteți interpreta scara de culori asociată cu valorile indicelui. De obicei, vegetația sănătoasă apare verde, în timp ce vegetația mai puțin sănătoasă sau rară apare galbenă sau roșie.

Nuanțele mai închise pot indica zone cu o biomasă ridicată, în timp ce nuanțele mai deschise pot indica o densitate scăzută a vegetației sau prezența solului gol.

Înțelegerea contextului zonei analizate, cum ar fi tipul specific de cultură sau condițiile de mediu, poate ajuta și mai mult la interpretarea imaginilor NDVI și la luarea de decizii în cunoștință de cauză cu privire la practicile agricole.

Monitorizarea și calcularea datelor privind randamentul fermelor/culturilor în agricultură

Postat pe de dementievgeopard

În agricultură, cartografierea randamentului este o metodă care utilizează date GPS pentru a evalua factori precum randamentul fermei/culturii și nivelurile de umiditate dintr-un anumit câmp. Poate fi denumită și monitorizarea randamentului.

A fost creat în anii 1990 și a folosit o combinație de GPS și senzori tangibili, cum ar fi vitezometrele, pentru a monitoriza simultan randamentele fermelor, performanța elevatorului de cereale și viteza combinei.

Între timp, monitorii de randament sunt o componentă vitală a multor strategii de gestionare specifice fiecărui amplasament. Hărțile de randament, cunoscute și sub denumirea de rezultate vizuale și analitice ale monitorilor de randament, inspiră cercetări inovatoare și pot oferi răspunsuri de încredere la experimentele executate corect în cadrul fermei.

Monitoarele de randament (cunoscute și sub denumirea de indicatori de randament) măsoară cantitatea de cultură produsă. Feedback-ul furnizat de hărțile de randament permite determinarea impactului inputurilor controlate, cum ar fi îngrășămintele și varul, semințele și pesticidele, și al tehnicilor artistice, cum ar fi aratul, irigarea și drenajul.

Atunci când este utilizat împreună cu o combină echipată și cu un receptor DGPS (sistem de poziționare globală corectat diferențial), un monitor de randament este cel mai eficient.

Sistemul de monitorizare a randamentului înregistrează simultan datele privind randamentul, umiditatea boabelor și poziția acestora. Acestea sunt datele fundamentale privind randamentul culturilor, necesare pentru realizarea hărților de randament.

O hartă a randamentului va include o varietate de culori și nuanțe, iar fiecare dintre ele va reflecta o gamă diversă de productivitate sau producție agricolă. Hărțile de randament ajută la obținerea unei cunoștințe mai detaliate despre magnitudinea și poziția variabilității randamentului într-un câmp.

Investigarea calităților solului și a altor aspecte ale câmpului ar trebui făcută, deoarece există modele de variabilitate. “Hărțile de randament validează amintirile pe care ar fi trebuit să le ai” este o expresie care a fost repetată de mai multe ori.

Ce este randamentul în agricultură?

Cantitatea de semințe sau boabe care poate fi recoltată dintr-o anumită zonă de teren este denumită randament. Cele mai comune unități de măsură pentru aceasta sunt kilogramele pe hectar sau bushels pe acru.

Utilizarea unui indicator precum randamentul mediu al unei ferme pe acru ajută la examinarea producției agricole a unui fermier pe un anumit câmp pe o anumită perioadă de timp.

Deoarece reprezintă rezultatul întregii munci și resurse depuse de agricultori pentru creșterea plantelor pe câmpurile lor, este considerat probabil cel mai esențial indicator al competenței fiecărui fermier.

O evidență permanentă și vizibilă a randamentelor recoltate poate fi furnizată prin intermediul hărților de randament. Pe de altă parte, variabilitatea randamentului dintr-un singur an nu oferă suficiente informații pentru a identifica modele pe termen lung în ceea ce privește productivitatea.

În timpul procesului de analiză, este necesar să se ia în considerare variabile precum fertilitatea solului, cantitatea de precipitații și presiunea buruienilor.

Asigurați-vă că salvați datele brute privind randamentul culturilor utilizate pentru a crea hărțile în cel puțin două locații diferite și sigure.

Deși ați creat anterior o hartă, este posibil să aveți nevoie din nou de datele originale fie la implementarea unui nou software de management și luare a deciziilor, fie la actualizarea sistemelor informatice.

Pe măsură ce mai mulți ani de date devin accesibili, va exista mai multă încredere în înțelegerea factorilor care produc variabilitate, iar valoarea datelor istorice va crește vertiginos.

Examinarea înregistrărilor de producție pe termen lung poate ajuta la evaluarea productivității și viabilității solului și a adecvării metodelor culturale utilizate pentru cultivarea unei culturi.

Chiar dacă variațiile tipurilor sau calităților solului sunt adesea cauza variației randamentului într-un câmp, modelele meteorologice influențează de obicei semnificativ variabilitatea.

Primii trei până la cinci ani de colectare a datelor despre randament ar trebui considerați ca având o semnificație limitată, deoarece nu au fost colectate suficiente informații pentru a explica variabilitatea randamentului cauzată de vreme.

Cum se calculează randamentul fermei/culturilor în agricultură?

De obicei, fermierii ar număra cât dintr-o anumită cultură a fost recoltată dintr-o anumită zonă înainte de a estima randamentul culturii. După aceea, culturii care a fost recoltată i se atribuie o pondere, iar randamentul culturilor întregii ferme este proiectat din acel eșantion.

Să presupunem că un cultivator de grâu a înregistrat 30 de căpățâni pe picior pătrat, iar fiecare căpățână includea 24 de semințe. Acum, dacă ar presupune că 1.000 de boabe cântăresc 35 de grame, atunci randamentul aproximat folosind metoda simplă ar fi de 30 de ori 24 de ori 35 de ori 0,04356, ceea ce este egal cu 1.097 kilograme pe acru.

Din nou, rețineți că această estimare se bazează pe presupunerea că greutatea a 1.000 de boabe este de 35 de grame. În plus, deoarece un bushel de grâu cântărește 27,215 kilograme, am calculat că randamentul așteptat ar fi de 40 de bushel pe acru (1097 împărțit la 27,215).

Termenul “randament al culturilor” se poate referi și la numărul de semințe produse de plantă. De exemplu, dacă un bob de grâu ar rezulta în alte trei boabe de grâu, randamentul ar fi de 1:3. “Producția agricolă” este uneori folosită și interschimbabil cu “randamentul fermei/culturii”.”

Notă: Într-o economie globală, aceste date sunt esențiale pentru a determina dacă culturile cultivate vor oferi suficiente hrană pentru aprovizionarea cu alimente, hrana animalelor și sursele de energie ale unui stat.

Caracteristici ale datelor privind randamentul fermelor/culturilor

Aici discutăm câteva dintre caracteristicile semnificative ale datelor privind randamentul agricol.

Analizele mai cuprinzătoare

Pentru a efectua o analiză multi-strat, trebuie mai întâi să compilați numeroase straturi de date într-o singură hartă și apoi să căutați conexiuni între diferitele straturi de date.

Ar trebui să fie posibilă producerea de zone de productivitate combinate utilizând indici de vegetație derivați din imagini din satelit, topografie, și date de la echipamente, inclusiv randamentul, proprietățile electrice, nivelurile de umiditate și altele, precum și rezultatele analizelor agrochimice și Hărți 3D.

Vizualizare automată

Pentru a oferi o mai bună înțelegere a variabilității domeniului și a dezvoltării zone de gestionare, crudul date despre randamentul culturilor ar fi trebuit transformată într-o imagine distribuită uniform cu gradient.

Fiecare dintre caracteristicile fișierului de randament poate fi vizualizată sub formă grafică, inclusiv umiditatea, masa de randament, volumul de randament (umed și uscat), forța de apăsare, consumul de combustibil etc.

Cum se calculează randamentul fermelor și culturilor în agricultură?

Corectarea datelor brute

Un punct unic din câmp poate fi netezit (de exemplu, lucrând peste o porțiune a antetului combinat care este mai mică decât lățimea sa totală). Ar trebui să puteți ajusta zonele și poligoanele izolate în timp ce produceți date despre randamentul fermei pe baza zonelor.

Construcția hărților de prescripție medicală

Hărțile de prescripție oferă rate de intrare pentru zone specifice ale unui câmp. Aceste hărți sunt derivate folosind diverse date spațiale, cum ar fi concentrațiile de nutrienți din sol și randamentele istorice.

Cuvinte de încheiere

Variabilitatea randamentului poate fi ilustrată doar prin intermediul hărților de randament. Precizia lor este la fel de bună ca și datele utilizate pentru a le crea. Pentru a colecta date fiabile, setările monitoarelor trebuie să fie configurate corect și revizuite frecvent.

Pentru a înțelege factorii care contribuie la variabilitate, datele privind randamentul culturilor din hărți, împreună cu cele din testele de sol, cercetașie Ar trebui utilizate notițele și alte observații.

Fermierii sunt dotați cu informațiile necesare pentru a face alegeri mai bune în materie de management, care au un impact pozitiv asupra mediului și duc la creșterea producției și a profitabilității. Aceste cunoștințe pot fi obținute prin gestionarea culturilor specifice fiecărei locații.

Sistem de monitorizare a culturilor de la distanță: Cum funcționează?

Postat pe de dementievgeopard

Un sistem de monitorizare a culturilor la distanță în agricultura de precizie se referă la utilizarea diverselor tehnologii și instrumente pentru monitorizarea și gestionarea culturilor de la distanță. Această abordare valorifică colectarea datelor, analiza și tehnologiile de comunicare pentru a lua decizii informate cu privire la sănătatea culturilor, irigații, fertilizare și managementul general al fermei.

Agricultura nu este lăsată în urmă în secolul XXI, unde totul devine digital. În timp ce citiți acest articol, mai mulți fermieri din întreaga lume folosesc deja tehnologia pentru a îndeplini diverse sarcini pe câmpurile lor, cum ar fi monitorizarea umidității plantelor, a condițiilor solului, a stării generale de sănătate, a temperaturilor și chiar multe altele prin utilizarea senzorilor.

Prin adoptarea tehnologiei, fermierii se bucură de avantajele unor statistici precise, comparativ cu vremurile vechi, când se bazau pe presupuneri și intuiții pentru a face alegeri. Acest lucru îi ajută să ia decizii mai bune, care duc la creșterea recoltelor.

Ce este un sistem de monitorizare a culturilor?

Monitorizarea culturilor se referă la procesul de observare, evaluare și colectare sistematică a datelor despre culturi pe tot parcursul ciclului lor de creștere.

Implică observarea regulată și sistematică a culturilor pentru a aduna informații despre sănătatea, creșterea și dezvoltarea lor.

Scopul său este de a lua decizii informate cu privire la practicile de gestionare a culturilor, de a optimiza utilizarea resurselor și de a maximiza randamentele. De obicei, implică următoarele activități:

  • Inspecție vizuală
  • Observații fenologice
  • Monitorizarea solului
  • Monitorizarea vremii
  • Monitorizare bazată pe senzori
  • Analiza datelor

Prin monitorizarea culturilor, fermierii pot aborda proactiv problemele, pot optimiza alocarea resurselor și pot lua decizii informate pentru a îmbunătăți sănătatea generală a culturilor, randamentul și profitabilitatea. Este o componentă esențială a agriculturii de precizie, permițând fermierilor să practice o gestionare a culturilor direcționată și durabilă.

Sistem inteligent de monitorizare a culturilor: Cum funcționează?

Scopul său principal este de a asigura o agricultură mai ușoară și mai profitabilă în comparație cu metodele tradiționale. De la afișarea datelor despre câmpuri până la prognozele meteo, mai jos găsiți tot ce ați putea dori să știți despre monitorizarea culturilor de la distanță și subiecte conexe.

Un sistem inteligent de monitorizare a culturilor încorporează diverse tehnologii pentru a colecta, analiza și utiliza date pentru o gestionare eficientă a culturilor. Iată o descriere a modului în care funcționează de obicei:

1. Implementarea senzorilor

Sistemul începe prin amplasarea unor senzori pe teren. Acești senzori pot măsura parametri precum umiditatea solului, temperatura, umiditatea, nivelurile de nutrienți și intensitatea luminii.

Acestea pot include, de asemenea, senzori meteorologici pentru a capta date despre precipitații, viteza vântului și radiația solară. Senzorii sunt plasați strategic pe tot terenul pentru a colecta date reprezentative.

2. Colectarea datelor

Senzorii instalați colectează continuu date din teren. Acest lucru se poate face folosind conexiuni cu fir sau fără fir.

Senzorii wireless sunt utilizați în mod obișnuit, deoarece oferă flexibilitate și ușurință în implementare. Datele colectate sunt trimise către un sistem central pentru procesare și analiză ulterioară.

3. Transmiterea datelor

Senzorii wireless transmit datele colectate către un hub central sau o poartă de acces. Acest lucru se poate realiza folosind diverse tehnologii de comunicații wireless, cum ar fi rețele celulare, Wi-Fi sau sisteme radio dedicate. Transmiterea datelor poate fi în timp real sau la intervale regulate, în funcție de configurația sistemului.

4. Stocarea și prelucrarea datelor

Datele colectate sunt stocate într-o bază de date pentru analize ulterioare. Tehnici avansate de procesare a datelor, inclusiv algoritmi de învățare automată și modele statistice, sunt aplicate datelor pentru a extrage informații și modele semnificative. Această analiză ajută la identificarea corelațiilor, tendințelor și anomaliilor în condițiile culturilor.

5. Suport decizional și alerte

Pe baza datelor analizate, sistemul oferă suport decizional fermierilor sau agronomilor. Acesta generează alerte și notificări cu privire la evenimente critice, cum ar fi scăderea nivelului de umiditate a solului sub un anumit prag sau prezența dăunătorilor sau bolilor.

Aceste alerte sunt transmise prin intermediul tablourilor de bord web, aplicațiilor mobile sau notificărilor prin e-mail/SMS, permițând intervenții prompte.

6. Vizualizare și raportare

Sistemul prezintă datele analizate într-o manieră ușor de utilizat prin intermediul vizualizărilor și rapoartelor. Graficele, diagramele și hărțile sunt adesea folosite pentru a transmite informații despre sănătatea culturilor, modelele de creștere și condițiile de mediu. Acest lucru îi ajută pe fermieri să interpreteze datele cu ușurință și să ia decizii informate.

7. Automatizare și control

În unele cazuri, poate fi integrat cu sisteme de irigații automate, sisteme de fertirigare sau utilaje.

Pe baza datelor colectate și a analizelor, sistemul poate controla automat programele de irigare, poate ajusta ratele de aplicare a nutrienților sau poate activa măsuri de gestionare a dăunătorilor.

Această integrare permite luarea deciziilor în timp real, bazate pe date, și un control precis asupra practicilor de gestionare a culturilor.

Scopul final al unui sistem inteligent de monitorizare a culturilor este de a optimiza utilizarea resurselor, de a îmbunătăți productivitatea culturilor și de a reduce costurile, oferind fermierilor informații precise și în timp util pentru luarea deciziilor. Prin valorificarea tehnologiei, astfel de sisteme permit practici de gestionare a culturilor mai eficiente și mai sustenabile în agricultura modernă.

Importanța unui sistem de monitorizare a culturilor de la distanță

Printre cele mai importante sarcini care sunt întotdeauna îndeplinite pentru randamente bune se numără monitorizarea culturilor. Deoarece plantele sunt monitorizate constant, se asigură că acestea cresc în cele mai bune condiții, iar în cazul oricăror anomalii, acestea sunt corectate la timp, reducând astfel impactul devastator iminent.

Ca fermier sau pasionat de agricultură, merită menționat că în prezent este obligatoriu să te aștepți la recolte mai mari și mai calitative, deoarece majoritatea dezavantajelor sunt rezolvate suficient de devreme.

De când monitorizarea culturilor Pentru a obține o recoltă bună, este nevoie de o pregătire specială. Pregătirea specială nu înseamnă că trebuie să deții o diplomă de master sau licență, ci doar să înțelegi cum să coordonezi, să monitorizezi și chiar să evaluezi rezultatele obținute. Prin intermediul acesteia, vei putea lua decizii mai bune bazate pe un diagnostic precis și, ulterior, pe randamente de cea mai bună calitate.

Atunci când alegeți să vă monitorizați culturile, trebuie să știți că, pe lângă prevenirea infestărilor și răspândirea dăunătorilor, bolile și chiar buruienile sunt întotdeauna sub control, prin urmare, nu există efecte devastatoare care să reducă performanța și chiar calitatea produselor finale.

Știați că culturile sunt expuse anual unor amenințări ciudate, din cauza mutațiilor și transformărilor componentelor biologice ale dăunătorilor, prin urmare, alegerea unei metode similare de tratare a acestora înseamnă, de obicei, că vă înșelați și că trebuie să schimbați tactica de fiecare dată?

Din acest motiv, monitorizarea culturilor este percepută ca o sarcină serioasă care necesită mai multă responsabilitate și care nu ar trebui degradată.

Ori de câte ori se monitorizează culturile pomicole, cum ar fi perele și chiar merele, atunci când se utilizează un Program Integrat de Management al Dăunătorilor, este recomandabil nu doar să se urmărească schimbările la pomi, ci și să se verifice vremea din zona care îi afectează.

Acest lucru vă permite să aveți o listă cu posibili dăunători care pot reprezenta o amenințare pentru creșterea pomilor. Utilizarea monitorizării vizuale sistematice a blocului de livezi va funcționa ori de câte ori doriți să reduceți costurile și timpul de la sezonul de plantare până la sezonul de recoltare.

Climă și dăunători

Partea discutabilă atunci când se analizează influența climei este pur și simplu faptul că unii dăunători se pot hrăni cu aceasta și ulterior pot deveni toxici pentru agenții care afectează culturile atât de repede. Practic, în agricultură, mulți fermieri sunt mereu lipsiți de conștientizare, prin urmare, observă când este prea târziu, când culturile lor sunt deja infestate masiv de dăunători.

Partea cea mai bună este că dăunătorii reacționează întotdeauna previzibil la climă, prin urmare, se poate concepe o strategie perfectă pentru a evita un alt atac al dăunătorilor și, de asemenea, pentru a-i preveni în viitor.

Deși monitorizarea se face mai frecvent, cultivatorii de legume și fructe află întotdeauna puțin mai târziu despre prezența dăunătorilor sau a oricărei amenințări. Acest lucru arată cât de important este să se monitorizeze factorii climatici care, în cele din urmă, se dovedesc a fi semne timpurii ale apariției și infestării cu dăunători.

Monitorizarea culturilor în blocuri

Există numeroase metode de monitorizare a culturilor, iar una dintre ele este monitorizarea vizuală cu ajutorul unor blocuri care permit analizarea copacilor cu caracteristici similare în funcție de varietate, vârstă și chiar starea lor fizică.

Ideea din spatele monitorizării vizuale este de a avea blocuri care acționează ca semne și altele care pot fi studiate ca și cum ar fi o unitate și nu separat, deoarece este o metodă utilizată de mai mulți fermieri din întreaga lume, iar experții horticoli au întotdeauna timp limitat pentru a examina fiecare dintre blocurile aranjate pe câmp.

Importanța unui sistem de monitorizare a culturilor la distanță

Trebuie acordată o anumită atenție în timpul selecției celui mai potrivit bloc. Acest lucru se datorează faptului că blocul ales trebuie să aibă tot istoricul dăunătorilor, astfel încât să se poată aplica cel mai bun tratament și prevenție pentru a proteja creșterea altor copaci.

Nu trebuie să aveți echipamente mari, unelte și chiar metode complexe pentru a vă monitoriza culturile. Una dintre cele mai bune metode este pur și simplu să faceți o examinare vizuală meticuloasă și extinsă, care să vă permită să observați diferitele tipuri de... dăunători prezente în copaci.

Acest lucru se poate realiza întotdeauna folosind o lentilă obișnuită, însă experții vor folosi întotdeauna echipamente mai complexe, cum ar fi un microscop binocular. Acest lucru le permite să numere și chiar să identifice acarienii și tripșii.

Temperatura culturilor

Pentru a măsura cu precizie temperatura atunci când se monitorizează culturile, se poate alege utilizarea unui termometru simplu după ce se află la informații simple. În plus, se poate opta și pentru utilizarea unui termometru de maximă și minimă, foarte comun în rândul furnizorilor din mediul rural, și se pot înregistra informații suplimentare.

De asemenea, merită menționat faptul că termometrul trebuie amplasat pe livadă și asigurați-vă că nu este expus la lumina directă a soarelui. De asemenea, puteți adăuga un înregistrator de date pentru a înregistra informații meteo mai precise.

Pentru înregistratoarele de date, puteți alege să le utilizați și pe cele care au potențialul de a măsura temperatura, ploaia, umiditatea și chiar umiditatea frunzelor.

Pentru a pune deoparte copacii care nu vor fi studiați împreună cu cei din blocuri care vor servi drept indicatori, pentru a-i putea diferenția, trebuie doar să-i marcați cu vopsea acrilică sau chiar bandă adezivă.

Aplicarea unei metode integrate de gestionare a dăunătorilor garantează selectarea și marcarea aleatorie a florilor, bobocilor și fructelor pentru a monitoriza fiecare dintre copaci.

După aproximativ una până la două săptămâni, în perioada în care fructele se dezvoltă, fermierii trebuie să petreacă zece până la douăzeci de minute pentru fiecare două acri și jumătate, manipulând cu strictețe fructele, florile și mugurii marcați, căutând orice semne care ar putea indica prezența unuia sau mai multor dăunători în cultură.

Ori de câte ori se găsește un dăunător în culturi, acesta trebuie înregistrat rapid și detaliat în jurnalul întocmit special pentru acest tip de date.

Concluzie

Echipa noastră de agronomi este formată din profesioniști într-o gamă largă de ramuri ale agriculturii și este capabilă să ofere servicii de monitorizare prin combinarea vizitelor pe teren cu evaluări cantitative și calitative și sisteme de monitorizare a culturilor agricole de la distanță.

Toate aceste sisteme inovatoare sunt evaluări axate pe o gamă largă de activități care monitorizează cu atenție evoluția culturilor, colectând date și informații legate de zonă.

Aceste date sunt apoi analizate cu atenție de echipa noastră de profesioniști și apoi consemnate într-un raport final care le permite să menționeze și să evalueze factorii majori și factorii care sunt capabili să afecteze productivitatea culturilor.

Pe baza acestor rezultate, GeoPard vă poate oferi o estimare a timpului de recoltare, precum și a randamentului culturilor. Acest lucru permite clienților să își monitorizeze fără probleme culturile prin intermediul imaginilor satelitare recente. Ponderați straturile de date într-un anumit loc fără a utiliza o anumită instalație.

Comparația straturilor de date pentru luarea deciziilor privind culturile

Postat pe de dementievgeopard

Pentru a vizualiza datele de teren și a lua decizii informate, este adesea necesar să se compare straturile din mai multe vizualizări sincronizate.

În GeoPard, puteți compara vizual până la patru straturi de date pe un singur ecran. Toate straturile funcționează sincron atunci când măriți/micșorați sau mutați harta, pentru confortul dumneavoastră.

Cum intru în modul ecran divizat? Selectați un câmp și faceți clic pe pictograma de comparare a straturilor din colțul din dreapta sus al ecranului. Apoi selectați orice instantanee, zone de control ale câmpurilor sau alte straturi pe care doriți să le vedeți pe același ecran în același timp. Faceți clic pe Comparare straturi. 

Funcția de comparare a straturilor sincronizează hărțile, cursoarele, nivelurile de zoom. De asemenea, aveți posibilitatea de a adăuga/elimina straturi. În prezent, acceptăm până la 4 straturi de date.

Ce sunt straturile de date în agricultura de precizie?

În agricultura de precizie, straturile de date se referă la diferitele tipuri de date care sunt colectate și analizate pentru a lua decizii informate cu privire la gestionarea culturilor. Aceste straturi pot include:

  • Date de solInformații despre caracteristicile solului, cum ar fi nivelurile de nutrienți, pH-ul și textura, care pot oferi informații privind fertilizarea și alte practici de gestionare a solului.
  • Date meteorologice: Datele privind modelele meteorologice actuale și istorice, inclusiv temperatura, precipitațiile și vântul, pot ajuta fermierii să ia decizii cu privire la plantare, irigații și alte practici.
  • Date despre culturiDatele privind creșterea și sănătatea culturilor, inclusiv înălțimea plantelor, suprafața frunzelor și nivelurile de clorofilă, pot oferi informații utile pentru luarea deciziilor privind fertilizarea, irigațiile și gestionarea dăunătorilor.
  • Date de randamentInformațiile privind randamentul și calitatea culturilor pot ajuta fermierii să ia decizii cu privire la recoltarea și comercializarea culturilor lor.
  • Date topograficeInformațiile despre forma și altitudinea terenului pot oferi informații utile în luarea deciziilor privind plantarea și irigațiile și pot ajuta la identificarea zonelor care pot fi predispuse la eroziune sau alte probleme de mediu.
  • Date de teledetecție: Datele colectate de la sateliți, drone sau alți senzori de la distanță pot oferi informații despre sănătatea culturilor, umiditatea solului și alți factori care pot fundamenta deciziile privind gestionarea culturilor.

Prin analizarea și integrarea acestor diferite straturi de date, fermierii pot lua decizii mai informate cu privire la gestionarea culturilor, ceea ce duce la practici agricole mai eficiente și mai sustenabile.

Utilizarea datelor raster decupate pentru agroindustrie

Postat pe de dementievgeopard

Datele raster decupate bazate pe limitele câmpului par foarte simple. Unele surse de date sunt rastere cu pixeli și o rezoluție de 3m/10m/30m, altele – sunt vectori cu poligoane sau multipoligoane.

Date raster decupate WDRVI
Geopard raster decupat în infraroșu apropiat

Limita precisă a datelor raster decupate este dificilă. Rezultatul implicit pe care îl au majoritatea programelor GIS și de agricultură de precizie este un raster pixelat. Evaluarea precisă a datelor în apropierea limitei câmpului vă ajută să înțelegeți mai bine, de exemplu, condițiile coronamentului, valoarea pantei. 

Exemple de rastre pixelate:

Raster pixelat în infraroșu apropiat
Raster pixelat în infraroșu apropiat
Raster pixelat de elevație
Raster pixelat de elevație

Este posibil să îl îmbunătățim și să îl facem mai precis?

Da, GeoPard face asta și chiar pune la dispoziție datele pentru integrare ulterioară prin intermediul API-ului. Câteva exemple:

  • Decuparea imaginilor satelitare brute (Roșu-Verde-Albastru și Infraroșu apropiat) bazate pe limita câmpului:
Raster decupat RGB
Raster decupat RGB GeoPard Agriculture
Raster decupat în infraroșu apropiat
Raster decupat în infraroșu apropiat GeoPard Agriculture

 

  • Decuparea imaginilor din satelit cu indice de vegetație precum WDRVI, bazat pe limita câmpului:

 

Raster decupat WDRVI
GRaster decupat WDRVI din eopard Agriculture

 

  • Decuparea setului de date topografice digitale (altitudine și rugozitate) pe baza limitei câmpului:

 

Raster decupat la elevație
Raster decupat al elevației GeoPard Agriculture
Raster decupat cu rugozitate
Raster decupat pentru rugozitatea GeoPard Agriculture

Cum arată în interfața GeoPard și cum poate fi integrat în soluția dvs. tehnologică agricolă:

Raster decupat NIR GeoPard Agriculture
Raster decupat NIR GeoPard Agriculture
Poziție de ajutor în agricultură GeoPard
Poziție de ajutor în agricultură GeoPard
GeoPard Agriculture WDRVI
GeoPard Agriculture WDRVI

Noi, cei de la GeoPard, înțelegem valoarea acestor detalii și lucrăm constant pentru a îmbunătăți soluția.

Ce sunt datele raster?

Datele raster sunt un tip de date de imagine digitală reprezentate de o grilă de pixeli sau celule, unde fiecare celulă corespunde unei locații specifice de pe suprafața Pământului. Fiecărui pixel dintr-o imagine raster i se atribuie o valoare care reprezintă un anumit atribut sau o caracteristică a acelei locații, cum ar fi altitudinea, temperatura sau acoperirea terenului.

Este utilizat în mod obișnuit în sistemele informaționale geografice (GIS) și în aplicațiile de teledetecție pentru a reprezenta și analiza diverse tipuri de date spațiale. Poate fi colectat dintr-o varietate de surse, inclusiv imagini satelitare și aeriene, camere digitale și senzori tereștri.

Acestea sunt adesea stocate în diverse formate, cum ar fi GeoTIFF, JPEG și PNG, care sunt concepute pentru a comprima și stoca datele eficient. Software-ul GIS și instrumentele de procesare a imaginilor pot fi utilizate pentru a manipula și analiza datele, cum ar fi prin efectuarea de calcule asupra valorilor pixelilor sau prin aplicarea de filtre pentru a îmbunătăți anumite caracteristici.

Exemple de aplicații includ cartografierea utilizării terenurilor și a acoperirii terenurilor, analizarea schimbărilor vegetației în timp și prezicerea randamentelor culturilor pe baza factorilor de mediu.

Cum sunt utilizate datele raster în agricultura de precizie?

Este o componentă esențială a agriculturii de precizie, deoarece oferă informații detaliate despre sănătatea culturilor, proprietățile solului și factorii de mediu, care pot fi utilizate pentru a lua decizii mai informate cu privire la gestionarea culturilor. Iată câteva exemple despre modul în care datele raster sunt utilizate în agricultura de precizie:

  • Analiza sănătății culturilor: Datele de teledetecție sub formă de imagini satelitare sau imagini cu drone pot fi utilizate pentru a genera straturi de date care prezintă indici de vegetație, cum ar fi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index - Indicele de Vegetație cu Diferență Normalizată) sau NDRE (Normalized Difference Red Edge - Margine Roșie Normalizată). Acești indici ajută la identificarea zonelor de pe câmp cu vegetație sănătoasă, precum și a zonelor în care culturile pot fi supuse stresului din cauza bolilor, dăunătorilor sau deficiențelor de nutrienți.
  • Analiza solului: Datele despre sol, cum ar fi conținutul de umiditate al solului sau textura solului, pot fi colectate folosind senzori care generează straturi de date. Aceste straturi pot ajuta la identificarea zonelor din câmp cu caracteristici variate ale solului, ceea ce poate informa deciziile privind fertilizarea, irigațiile și alte practici de gestionare a solului.
  • Analiza mediului: Straturile de date care prezintă factori de mediu precum temperatura, precipitațiile și viteza vântului pot fi utilizate pentru a modela creșterea culturilor și a prezice randamentul. Aceste straturi pot ajuta, de asemenea, la identificarea zonelor de pe câmp predispuse la eroziune, inundații sau alte probleme de mediu.
  • Aplicare rată variabilă: Poate fi utilizat pentru a genera hărți de prescripție pentru aplicarea în rate variabile a unor inputuri, cum ar fi îngrășăminte sau pesticide. Prin aplicarea inputurilor în rate variabile în funcție de nevoile diferitelor zone ale câmpului, fermierii pot reduce risipa și optimiza creșterea culturilor.

Per total, datele raster sunt un instrument crucial în agricultura de precizie, deoarece oferă informații detaliate despre condițiile culturilor și ale solului, care pot fi utilizate pentru a lua decizii mai informate cu privire la gestionarea culturilor.

Ce indice de vegetație este mai bine de utilizat în agricultura de precizie?

Postat pe de dementievgeopard

Există mai mulți indici de vegetație utilizați în mod obișnuit, inclusiv Indicele de vegetație cu diferență normalizată (NDVI), Indicele de vegetație cu gamă dinamică largă (WDRVI) și Indicele de clorofilă verde (GCI).

  • Care indice de vegetație reflectă mai multe detalii?
  • Care indice de vegetație arată mai bine variația?
  • Este NDVI cel mai bun din familia indicilor de vegetație multispectrală?

Întrebările sunt cunoscute și apar foarte des. Hai să investigăm.

Harta zonelor agricole NDVI
Harta zonelor agricole WDRVI
Harta zonelor agricole GCI
Harta zonelor agricole RCI

Ce este indicele de vegetație?

Indicele de vegetație este o măsură numerică ce cuantifică cantitatea și starea vegetației dintr-o anumită zonă, pe baza datelor de teledetecție.

Indicii de vegetație sunt calculați prin combinarea diferitelor benzi spectrale din imaginile satelitare sau din fotografiile aeriene, care reflectă cantitatea de energie absorbită și reflectată de plante în regiunile vizibile și infraroșii apropiate ale spectrului electromagnetic.

Acești indici pot oferi informații despre sănătatea, densitatea și productivitatea vegetației, ceea ce este util pentru o gamă largă de aplicații, inclusiv agricultură, silvicultură, gestionarea terenurilor și monitorizarea climei.

Ce este indicele de vegetație cu diferență normalizată (NDVI)?

NDVI (Indicele de Vegetație cu Diferență Normalizată) este cea mai faimoasă și utilizată pe scară largă în industriile legate de biomasă și teledetecție.

Saturația NDVI afectează identificarea precisă a vegetației la vârfurile de biomasă. O altă problemă legată de NDVI este efectul zgomotului solului asupra etapelor incipiente ale dezvoltării culturilor.

Se calculează folosind date de teledetecție satelitară sau aeriană, pe baza diferenței de reflectanță a două benzi spectrale: infraroșu apropiat (NIR) și banda roșie.

Formula NDVI este NDVI = (NIR-Roșu) / (NIR+Roșu).

Unde NIR este reflectanța în banda infraroșu apropiat, iar Roșu este reflectanța în banda roșie.

Valoarea NDVI rezultată variază de la -1 la +1, valorile mai mari indicând o densitate mai mare a vegetației. O valoare zero indică lipsa vegetației, în timp ce valorile negative indică corpuri de apă sau alte suprafețe nevegetate.

Valorile NDVI apropiate de +1 indică o vegetație densă și sănătoasă, în timp ce valorile apropiate de zero indică o vegetație rară sau zone cu stres sau daune semnificative.

Este utilizat pe scară largă în aplicații agricole și ecologice pentru a monitoriza creșterea vegetației, a estima randamentele culturilor și a evalua sănătatea și productivitatea pădurilor și a altor ecosisteme.

De asemenea, poate fi utilizat pentru a detecta și monitoriza seceta, eroziunea solului și alți factori de mediu care afectează învelișul vegetal.

De exemplu, se calculează prin scăderea reflectanței în banda infraroșu apropiat (NIR) din reflectanța în banda roșie și împărțirea rezultatului la suma celor două. Valoarea rezultată variază de la -1 la +1, valorile mai mari indicând niveluri mai ridicate de vegetație.

În plus, ideea de WDRVI (Indicele de vegetație cu gamă dinamică largă) a fost creat pentru a rezolva problemele de saturație NDVI. S-a obținut prin extinderea gamei de valori WDRVI posibile prin introducerea coeficientului matematic (α).

Utilizarea NDVI (Indicelui de Vegetație cu Diferență Normalizată)

Formula NDVI (indicele de vegetație cu diferență normalizată) a fost transformată în WDRVI = (α∗NIR-Roșu) / (α∗NIR+Roșu).

WDRVI (Indicele de vegetație cu gamă dinamică largă) și NDVI

Zonele construite pe baza WDRVI sunt mai bune în comparație cu zonele NDVI. Cu toate acestea, acestea încă nu sunt ideale din cauza biomasei prea mari. 

GCI (Indicele Clorofilei Verzi) este utilizat pentru a estima conținutul de clorofilă din frunzele plantelor pe baza benzilor în infraroșu apropiat și verde. În general, valoarea clorofilei reflectă direct vegetația.

Formula GCI arată astfel: GCI = NIR / Verde – 1.

GCI (Indicele Clorofilei Verzi) 

Zonele construite pe baza GCI disting mai bine punctele cu biomasă ridicată în comparație cu NDVI și WDRVI. Detaliile ajută la gestionarea câmpului mai precisă și mai eficientă.

RCI (Indicele Clorofilei Roșii) încorporează aceeași bază de cunoștințe despre conținutul de clorofilă ca și GCI și o reflectă prin banda multispectrală roșie.

Formula RCI arată astfel: RCI = NIR / Roșu – 1.

RCI (Indicele Clorofilei Roșii) 

Zonele bazate pe RCI sunt exacte ca zonele GCI.

Monitorizați-vă terenurile și utilizați indicele de vegetație potrivit la momentul potrivit în timpul sezonului. O gamă largă de indici de vegetație este disponibilă în GeoPard chiar acum.

Operațiuni în Zone Agricole pentru Decizii Bazate pe Date

Postat pe de dementievgeopard
compararea hărților: zone cu conținut scăzut de proteine și pante: zonele cu conținut scăzut de proteine se corelează cu pantele
compararea a două hărți ale EC-ului de randament și umidității solului
compararea randamentului scăzut cu altitudinea mare
Exemplu de hărți inter-strat pentru zone cu materie organică ridicată

OPERAȚIUNI ÎN ZONE PE DIFERITE STRATURI

În agricultura de precizie, colectarea datelor de teren și luarea deciziilor bazate pe date sunt absolut esențiale. Ca următoare etapă în dezvoltarea analizelor multi-strat și găsirea dependențelor între straturi, introducem noul modul Zones Operations. 

Acolo puteți căuta dependențe între diferite hărți ale zonelor agricole, cum ar fi vegetația istorică, topografia, inclusiv derivatele acesteia, date de la monitoare de randament, date despre sol, scanere, hărți de stabilitate și așa mai departe. Acesta este un pas înainte în definirea zonelor cele mai influențate și în înțelegerea motivelor eterogenității câmpului. 

Cum poți identifica zonele? 

În primul rând, selectați hărți de câmp pe care doriți să le investigați încrucișat. O vizualizare comparativă a straturilor este o abordare bună pentru a defini zone agricole specifice pentru analiză.

Puteți compara potențialul de randament scăzut cu zonele neuniforme, zonele cele mai instabile și vegetația scăzută, conductivitatea electrică și randamentul scăzute, cu harta de fertilizare aplicată și vegetația actuală, etc.

În al doilea rând, marcați zone agricole specifice pe fiecare hartă pe care doriți să o comparați în modulul Operațiuni cu zone. Și, în final, obțineți o zonă de interes. Rețineți că este posibil să utilizați mai mult de două hărți în analize. 

Cum poți aplica aceste cunoștințe? 

Pe lângă găsirea relațiilor care pot ajuta la explicarea randamentului, este posibil să se stabilească obiective de randament pentru zone agricole definite; să se identifice zone interesante; să se reducă investițiile în astfel de zone localizate sau să se elaboreze un plan de atenuare a factorilor limitativi și să se elimine zonele subperformante, cunoscând cauzele care stau la baza acestora; și să se elaboreze un plan agronomic utilizând practici VRA. 

Există mai multe exemple de informații despre câmpuri în capturile de ecran. Rețineți că fiecare câmp este unic, iar cazurile menționate mai jos nu garantează același rezultat pentru câmpul dvs., dar este o modalitate bună de a începe investigația. 

Sunteți bineveniți să vă împărtășiți practicile agronomice comentând la această postare, contactând direct echipa GeoPard Agriculture. Suntem deschiși la feedback, deoarece construim soluția pentru dumneavoastră, pentru o mai bună înțelegere a variabilității terenurilor și a gestionării acesteia.

Zone Calitate

Postat pe de dementievgeopard

Aproape toate zonele de gestionare sunt ajustate înainte de a deveni o hartă cu aplicație cu rată variabilă. Aceasta poate însemna fuzionarea unor zone, corecții manuale în locuri cunoscute, adăugarea de zone tampon suplimentare, compatibilitatea echipamentelor agricole etc.

poligoane valide ale câmpului
poligoane valide ale câmpului zoom 50%
poligoane valide ale câmpului zoom 100%

Noi, cei din echipa GeoPard, înțelegem că zonele de gestionare naturală precise, cu poligoane valide, vor economisi mult timp în timpul proceselor de verificare și corectare a zonelor.

Motorul GeoPard face următoarele:

  • elimină automat zgomotul,
  • fusionând automat poligoanele mici în zona mai mare cea mai apropiată,
  • păstrează doar cantitatea minimă necesară de puncte în fiecare zonă a poligonului,
  • face hărțile VRA compatibile cu orice echipament și utilaje agricole.

Pe lângă corecția automată, instrumentul pentru îmbinarea și divizarea zonelor este disponibil pentru a ajusta harta în funcție de propriile cunoștințe de teren și practici agronomice. 

Există multe hărți diferite de la diverși furnizori pe piață, dar cu siguranță veți recunoaște hărțile GeoPard.

wpChatIcon
wpChatIcon

    Solicită Demo Gratuit GeoPard / Consultanță








    Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate. Avem nevoie de asta pentru a răspunde solicitării dumneavoastră.

      Abonare


      Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

        Trimiteți-ne informații


        Prin apăsarea butonului accepți termenii noștri Politica de confidențialitate

        Folosim cookie-uri pentru a vă oferi cea mai bună experiență de navigare, a personaliza conținutul site-ului nostru, a analiza traficul și a vă afișa reclame relevante.
        Vezi-ne Politica de confidențialitate pentru mai multe informații.

        Acceptați toate